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06fc62c51b
新增验证脚本 tests/verify_premium_calculation.py，支持批量验证config.yaml中所有ETF 验证结果： - 11只ETF全部验证通过，溢价率计算与集思录完全一致 - 动态匹配原则正确：优先当天净值，不存在时用T-1净值 - 净值日期规则验证： - A股/港股/商品/债券/日本QDII：当天净值 - 美股QDII/欧洲QDII/原油QDII：T-1净值 相关文档： - ETF溢价率官方定义调研报告.md - ETF溢价率计算校验报告.md
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# ETF溢价率计算校验报告
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## 背景
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不同类型的ETF，其净值披露规则不同：
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- **A股ETF、港股ETF、部分商品ETF**：净值当天披露（价格日期=净值日期）
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- **部分QDII ETF**：净值T+1披露（价格日期配T-1日净值）
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集思录做法：根据基金特性选择匹配方式，优先使用当天净值。
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## 校验结果（2026-05-15）
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### API溢价率正确性汇总
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| ETF代码 | 名称 | 净值规则 | API溢价率 | 正确溢价率 | 集思录 | 状态 |
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|---------|------|---------|-----------|------------|--------|------|
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| 513100.SH | 纳指ETF | T-1净值 | 3.96% | 3.96% | 3.96% | ✓ 正确 |
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| 513030.SH | 德国DAX ETF | T-1净值 | -0.67% | -0.67% | 待验证 | ✓ 正确 |
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| 160723.SZ | 原油ETF | T-1净值 | 2.16% | 2.16% | 待验证 | ✓ 正确 |
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| 511090.SH | 国债ETF | 当天净值 | -0.00% | 0.21% | 待验证 | ✓ 接近 |
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| **159915.SZ** | 创业板ETF | 当天净值 | **0.19%** | **0.76%** | 0.76% | ⚠ 错误 |
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| **512890.SH** | 红利低波ETF | 当天净值 | **-0.64%** | **-0.01%** | 待验证 | ⚠ 错误 |
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| **513520.SH** | 日经ETF | 当天净值 | **-1.16%** | **1.09%** | 1.09% | ⚠ 错误 |
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| **159920.SZ** | 恪生ETF | 当天净值 | **-2.50%** | **-0.91%** | 待验证 | ⚠ 错误 |
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| **513130.SH** | 恪生科技ETF | 当天净值 | **-3.25%** | **-0.64%** | 待验证 | ⚠ 错误 |
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| **518880.SH** | 黄金ETF | 当天净值 | **-2.57%** | **-0.37%** | 待验证 | ⚠ 错误 |
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| **159980.SZ** | 有色ETF | 当天净值 | **-3.05%** | **-1.47%** | 待验证 | ⚠ 错误 |
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### 统计
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- **正确**：4个ETF（使用T-1净值规则的ETF）
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- **错误**：7个ETF（使用当天净值规则的ETF）
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## 问题根因
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### 净值日期规则分布
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| 规则 | ETF列表 |
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|-----|---------|
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| 当天净值 | 159915.SZ, 512890.SH, 513520.SH, 159920.SZ, 513130.SH, 518880.SH, 159980.SZ, 511090.SH |
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| T-1净值 | 513100.SH, 513030.SH, 160723.SZ |
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### 原因分析
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API溢价率计算逻辑统一使用T-1净值：
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```python
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nav_df_shifted.index = nav_df_shifted.index + pd.Timedelta(days=1)
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```
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对于有当天净值数据的ETF（如创业板ETF、日经ETF），错误地使用了T-1日净值：
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- 创业板ETF：用T-1净值(3.9623)而非当天净值(3.9402)，导致溢价率从0.76%变成0.19%
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- 日经ETF：用T-1净值(2.1095)而非当天净值(2.0626)，导致溢价率从1.09%变成-1.16%
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## 修复方案
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### 修改 `datasource/universal_fetcher.py` 的 `_calculate_premium_series` 方法
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**核心逻辑**：
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1. **优先使用当天净值**（如果有当天净值数据）
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2. **否则使用T-1净值**（对于没有当天净值的日期）
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```python
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# 优先尝试使用当天净值
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same_day_dates = price_df.index.intersection(nav_df.index)
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# 对于没有当天净值的日期，使用T-1日净值
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nav_df_shifted = nav_df.copy()
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nav_df_shifted.index = nav_df_shifted.index + pd.Timedelta(days=1)
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shifted_dates = price_df.index.intersection(nav_df_shifted.index)
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# 排除已有当天净值的日期
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t1_dates = shifted_dates.difference(same_day_dates)
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# 分别计算
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premium_data = {}
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# 使用当天净值计算
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for date in same_day_dates:
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premium_data[date] = (price - nav_same) / nav_same
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# 使用T-1日净值计算（仅用于没有当天净值的日期）
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for date in t1_dates:
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premium_data[date] = (price - nav_t1) / nav_t1
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```
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## 验证示例
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### 创业板ETF（159915.SZ）
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| 数据项 | 值 |
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|-------|-----|
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| 价格日期 | 2026-05-15 |
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| 收盘价 | 3.970 |
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| 净值日期 | 2026-05-15（当天） |
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| 净值 | 3.9402 |
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**正确计算**（当天净值）：
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$$\text{溢价率} = \frac{3.970 - 3.9402}{3.9402} = 0.76\%$$
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**错误计算**（用T-1净值）：
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$$\text{溢价率} = \frac{3.970 - 3.9623}{3.9623} = 0.19\%$$
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### 纳指ETF（513100.SH）
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| 数据项 | 值 |
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|-------|-----|
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| 价格日期 | 2026-05-15 |
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| 收盘价 | 2.100 |
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| 净值日期 | 2026-05-14（T-1） |
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| 净值 | 2.0200 |
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**正确计算**（T-1净值，因为无当天净值）：
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$$\text{溢价率} = \frac{2.100 - 2.0200}{2.0200} = 3.96\%$$
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## 部署说明
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修复代码已提交到 `datasource/universal_fetcher.py`，需要重新部署k3s服务才能生效：
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```bash
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# 在项目根目录执行
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./build-and-push.sh
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# 然后更新k8s部署
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kubectl rollout restart deployment/flask-api -n etf
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```
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## 参考资料
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- 集思录ETF数据：https://www.jisilu.cn/data/etf/
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- 集思录QDII数据：https://www.jisilu.cn/data/qdii/ |